相信大家已经意识到，如果一个组织想要通过数据和技术来推动自身的转型，光靠技术专家是不够的。其他“业余爱好者”或非专业人士也必须参与应用程序开发、数据分析和自动化工作流程。很多公司都在这种探索上做出了自己的尝试，而AT&T显然更擅长挖掘所有员工的能力，并利用集体的力量来应对数据科学和自动化问题。这种思路源于一个残酷的事实，即没有任何组织拥有足够的专业数据科学家和自动化专家来完成成功转型所需的所有分析和人工智能工作。AT&T首席数据官AndyMarkus表示，这家电信巨头正在努力将人工智能和自动化嵌入其业务的核心。2022年初剥离华纳传媒后，AT&T不再具有娱乐业务属性，成为一家纯粹的电信公司，拥有丰富的数据和能够提取信息洞察力的人才。集体探索可能并不适合所有公司，但AT&T无疑是一个非常合适的选择。除了几百名专业的数据科学家和自动化专家，AT&T麾下还有更多的普通开发人员。数据科学的民主化AT&T一直有以数据为中心的企业文化，公司一直在努力推动员工使用机器学习模型进行数据分析。AT&T数据科学、人工智能和自动化主管MarkAustin在接受采访时表示，该公司的目标是支持机器学习管道的各个方面，包括寻找正确的数据、获取数据、对数据进行工程设计以构建所需的功能、创建模型、将模型部署到生产环境、随着时间的推移监控模型性能，并有效地实施模型治理。与大多数企业一样，前三项约占开发人员时间的80%，而AT&T正在努力降低这一百分比。为此，AT&T与AI云平台服务商H2O.ai合作，为常用的源数据和派生数据建立了特征“存储”，从而减少了极其耗时的数据整理工作。数据科学专家和业余爱好者都对其有效性赞不绝口。推出不到一年后，该功能商店已向专业和业余数据用户开放了26,000多个功能。此外，数据科学模型通常与ProjectPinnacle配对，这是一种类似Kaggle的内部竞赛众包计划。Austin解释说，这种竞争机制往往可以将模型的性能平均提升近30%。该过程不仅涉及一系列众包autoML解决方案，还涉及来自AT&T数百名数据科学家和工程师的创新算法和集成。自动化的普及自2015年以来，AT&T一直在通过机器人过程自动化技术推动业务自动化。自那时起，该公司已将3000多台机器人投入生产。经过第一年的试验，AT&T建立了第一个卓越自动化中心(ACoE)，目前在那里雇用了20名全职员工和几名承包商。但是，如果没有普通员工的积极参与，公司的自动化探索永远无法快速扩展。Austin仔细跟踪每个项目，惊喜地发现高达92%的RPA实施发生在卓越中心之外。随着时间的推移，流程自动化为AT&T创造了巨大的价值。据奥斯汀介绍，机器人实施解决方案的灵活组合每年可节省约1700万分钟的人工操作，平均每年产生数亿美元的收入，并实现高达20倍的投资回报率。AnalyticsandAI也是Austin的项目，他热切期待有机会将机器学习和AI能力整合到机器人过程自动化中。他的团队已经构建了多个机器人过程自动化实施方案，涵盖自然语言处理、光学字符识别(OCR)和基于机器学习的决策制定等。有很多公司喜欢谈论“智能自动化”，但AT&T是为数不多的能够真正实现这一目标的公司之一。培养员工的技术能力AT&T已经意识到数据科学和自动化发展的集体探索离不开必要的技术能力和资源支持。在数据科学方面，该公司开发了广泛的技术基础设施，以帮助专业和业余玩家加入自动化机器学习的研究团队。它包括以下功能：?同时使用多达七种不同的autoML工具，并在它们之间进行竞赛，看看哪个选项创建的模型质量最高；?一些autoML工具可以直接参与选定模型的生产部署；?可以通过机器学习分析各种可重复使用的数据集；?提供直观的语义搜索工具，例如返回所有“与流失相关的特征”；?提供机器学习和操作工具“WatchtowerforMLOps+”，它不仅可以监控数据和AI（传统上称为MLOps），同时还可以跟踪整个业务管道中的整套活动（应用程序、API调用等）。在技??术自动化方面，AT&T以MicrosoftPowerAutomate为工具基准，大大降低了全民参与的门槛。该工具可以与MicrosoftOffice工具、PowerBI甚至Azure机器学习模型集成。AT&T还维护着一个“BotMarketplace”机器人市场，普通员工可以从中选择开发的自动化解决方案，必要时还可以得到自动化卓越中心的配置指导。每个月，大约有75个新的可重复使用的自动化组件被添加到市场上。培养人类能力AT&T也在积极推动社区建设，着重于数据科学和自动化集体探索的人类基础。在数据科学方面，公司建立了“AI科普论坛”，每周组织一次在线演示，分享针对具体问题的解决方案，并向参与者公布开发的功能。该活动每周吸引约200名员工，其中大多数不是专业数据科学家，许多人甚至不知道如何编码。AT&T还整理了一套涵盖数据科学方方面面的在线培训资料，共有575门课程可供选择，并有各种厂商工具的官方认证。自动化社区的建设主要是为想参与的员工提供40小时的培训课程。此外，卓越自动化中心每年举办一次“自动化峰会”，供内部团队展示和分享他们的自动化项目。目前，一些企业和专业的人工智能开发者对普通玩家在模型构建和自动化解决方案中的作用仍持怀疑态度。但AT&T已经用实际行动证明，只要给普通员工提供合适的工具和资源，他们就能够建立可行性，创造经济价值。面对供不应求的数据科学和自动化劳动力市场，AT&T证明了精心策划的入职策略可以通过培养替代人才来填补缺口。
